先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动,但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。
摘要。目的:面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中,本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用,以开发出强大的模型,以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型,该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法:包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录,其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类,导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计,以实现最佳性能。结果:该模型表现出非凡的准确性,在300个训练时期后,验证数据集的93%达到了93%。精确度,召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估,强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析,展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外,Web服务的实施证明了该模型的实际适用性,以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性:这项全面的研究不仅提高了面部识别技术,而且还提出了适用于现实情况的模型,尤其是在学生出勤系统中。关键字:面部识别,机器学习,深度学习,CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受,这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。
据国会预算办公室估计,今年劳动力需求的强劲增长将使就业人数进一步超过其最大可持续水平,从而扩大就业缺口。尽管预计未来几年经济增长和就业增长将放缓,但就业(往往落后于产出变化)预计在未来五年内仍将保持在最大可持续水平之上,从而支持这段时间内相对强劲的工资增长。
金星是太阳系中最神秘、最有趣的探索地点之一。然而,金星表面环境恶劣,岩石密布,温度、压力极高,化学腐蚀性极强。探测金星表面的行星探测车具有科学价值,但必须使用非常规方法代替传统的机器人控制和机动性。这项研究提出,张拉整体结构可以提供适应性和控制性,代替传统的机械装置和电子控制,用于金星表面和其他极端环境中的机动性。张拉整体结构重量轻且柔顺,由简单重复的刚性和柔性构件构成,仅通过张力稳定,灵感来自生物学和几何学,适合折叠、展开和适应地形。它们还可以利用智能材料和几何学的特性来实现规定的运动。根据科学探索的需要,简单的张拉整体探测车可以提供机动性和对地形和环境条件的稳健性,并可以由风等环境源提供动力。各种各样的张拉整体结构都是可能的,这里提出了一些适用于不稳定和复杂环境的初步概念。关键词:行星探测器,金星,张拉整体结构
2024 年 3 月 1 日 — 寻找新工作!!成为 SDF 成员的优势。关于招聘信息。SDF 成员在 50 多岁(提前退休年龄)退休...
夜勤 Night Shift 残业 Overtime 出张 Business Travel 6.職務内容 Duties 操作电子销售点 (EPOS) 收银机,该收银机与扫描系统和秤和/或独立收银机系统相连,以记录单价、正确帐户、购买总额、附加费和找零。管理自助结账机,协助客户正确处理购买。清点现金和流通票据以准备责任报告。负责回答客户的疑问和投诉或转交给主管。根据既定程序接受现金或其他流通票据。输入优惠券以验证有效期和购买正确类型和尺寸的物品。检查顾客身份证并确保授权进入和购买小卖部商品。巧妙地回应顾客的询问,并迅速友好地协助顾客。装袋物品、分发传单和/或优惠券,并协助顾客正确处理订单。根据条件要求执行其他杂项职责。
以 10 比 8 领先。德利夫特以 23 票追赶,本纳获得 8 票。由 5 名候选人组成的第二区众议员竞选很快缩小到政治新人汉娜乔萨和罗伯特莫耶二世,他们分别获得了 86 票和 70 票。莫耶在 Lake Vermilion 区以 60 比 59 的微弱优势领先,而乔萨在 Nett Lake 区以 2 比 0 领先。乔萨在德卢斯以 8 比 2 领先,在明尼阿波利斯以 12 比 3 领先,而两位候选人都获得了五张缺席选票。现任议员彼得“酋长”博尼只获得了 28 票,因此将在任职四年后于今年 7 月离任。“我要感谢所有在选举中支持我的人,”初选结束后不久,博尼在 Facebook 帖子中写道。 “造物主这次肯定给我指明了不同的方向……祝那些参加大选的人好运。”与此同时,罗宾·盖希克获得 14 票,蒂姆·奥利里获得 9 票,完成了第二区代表的投票。请参阅第 3 页,了解目前定于 6 月 14 日举行的初选的三场竞选的概述。
3 月 26 日,科罗拉多州参议院以 34 票赞成、0 票反对的结果一致通过了世界上第一部神经数据保护法案 HB-1054,这是一项具有里程碑意义的两党决定。这项立法成果由众议员 Kipp (D) 和 Soper (R) 以及参议员 Baisley (R) 和 Priola (D) 牵头,定义了神经数据并保护敏感的个人决定。在科罗拉多州众议院司法委员会一致通过、众议院以 61 票赞成、1 票反对的结果通过后,该法案还获得了科罗拉多州参议院商业、劳工和技术委员会的一致支持。